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  以下哪些与支持向量机无关A、使用核函数B、将低维向量向高维向量...

  参考答案:D

  2024-07-25 网络 更多内容 738 ℃ 465
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  支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么?

  通过灵活运用核函数,SVM 可以容易的生成不同的非线性决策边界,这保证它在不同问题上都可以有出色的表现(当然,对于不同的问题,如何选择最适合的核函数是一个需要使用者解决的问题)。参考资料来源:百度百科支持向量

  2024-07-25 网络 更多内容 342 ℃ 970
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  支持向量机的支持原因

  支持向量机将向量映运李歼射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。其假定为,平行超平面间扰裤的距离或差距越大,分类器的总误...

  2024-07-25 网络 更多内容 674 ℃ 445
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  支持向量机是不是只是把超平面映射到高维

  使用支持向量机计划的映射被设计成确保在点积可在原空间中的变量而言容易地计算,通过定义它们中选择的核函数k(x,y)的计算以适应的问题。在高维空间中的超平面被定义为一组点的点积与该空间中的向量是恒定的。限定的超平面的载体可被选择为线性组合与参数\alpha_i中发生的数...

  2024-07-25 网络 更多内容 576 ℃ 325
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  支持向量机的相关技术支持

  支持向量机中的一大亮点是在传统的最优化问题中提出了对偶理论,主要有最大最小对偶及拉格朗日对偶。 SVM的关键在于核函数。低维空间向量集通常难于划分,解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加,而核函数正好巧妙地解决了这个问题...

  2024-07-25 网络 更多内容 766 ℃ 695
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  支持向量机是不是只是把超平面映射到高维

  使用支持向量机计划的映射被设计成确保在点积可在原空间中的变量而言容易地计算,通过定义它们中选择的核函数k(x,y)的计算以适应的问题。 在高维空间中的超平面被定义为一组点的点积与该空间中的向量是恒定的。限定的超平面的载体可被选择为线性组合与参数\alpha_i中发...

  2024-07-25 网络 更多内容 629 ℃ 947
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  支持向量机的支持向量是什么?

  你说的支持向量机回归问题吧,w,b是要确定的系数

  2024-07-25 网络 更多内容 965 ℃ 752
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  【多选题】下面对支持向量机描述正确的是?

  最大间隔原则使得结构风险最小化;;对偶理论用来克服维数灾难问题;;核函数实现了线性到非线性的转换;;SMO算法可以加快SVM的训练

  2024-07-25 网络 更多内容 615 ℃ 402
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  感知机和支持向量机是一种东西吗

  你好!支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术... SVM的关键在于核函数,这也是最喜人的地方。低维空间向量集通常难于划分,解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就...

  2024-07-25 网络 更多内容 780 ℃ 401
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  支持向量机中为什么核函数对应的映射就一定能吧曲线映射成直线

  低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现线性可分,但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归,则存在确定非线性映射函数的形式和参数、特征空间维数等问题,而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的“维数灾难”。采用核函数技术可以...

  2024-07-25 网络 更多内容 977 ℃ 870